机器学习（三）——多变量线性回归

目录 一、前言： 二、模型描述： 1.Hypothesis： 2.Cost Function:   三、多元梯度下降法 1.特征放缩 2.学习率α的选择： 四、特征与多项式回归 五、正规方程（区别于梯度下降法） 六、梯度下降法与正规方程法的比较 一、前言：   吴恩达第五章多线性变量回归笔记（所有例子均来自吴恩达机器学习视频课的内容） 在所有公式中，n为特征个数，m为样本数量   二、模型描述：

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